Ein Leitfaden zur Beherrschung großer Sprachmodelle

Große Sprachmodelle (LLMs) erfreuen sich in den letzten Jahren immer größerer Beliebtheit und revolutionieren die Verarbeitung natürlicher Sprache und die KI. Von Chatbots über Suchmaschinen bis hin zu kreativen Schreibhilfen – LLMs treiben branchenübergreifend hochmoderne Anwendungen voran. Die Entwicklung nützlicher LLM-basierter Produkte erfordert jedoch spezielle Fähigkeiten und Kenntnisse. Dieser Leitfaden bietet Ihnen einen umfassenden und dennoch leicht zugänglichen Überblick über die Schlüsselkonzepte, Architekturmuster und praktischen Fähigkeiten, die Sie benötigen, um das enorme Potenzial von LLMs effektiv zu nutzen.

Was sind große Sprachmodelle und warum sind sie wichtig?

LLMs sind eine Klasse von Deep-Learning-Modellen, die auf umfangreichen Textkorpora vorab trainiert werden und es ihnen ermöglichen, menschenähnlichen Text zu generieren und natürliche Sprache auf einem beispiellosen Niveau zu verstehen. Im Gegensatz zu herkömmlichen NLP-Modellen, die auf Regeln und Anmerkungen basieren, erlernen LLMs wie GPT-3 Sprachkenntnisse auf unbeaufsichtigte, selbstüberwachte Weise, indem sie maskierte Wörter in Sätzen vorhersagen. Ihr grundlegender Charakter ermöglicht eine Feinabstimmung für eine Vielzahl nachgelagerter NLP-Aufgaben.

LLMs stellen einen Paradigmenwechsel in der KI dar und haben Anwendungen wie Chatbots, Suchmaschinen und Textgeneratoren ermöglicht, die zuvor unerreichbar waren. Anstatt sich beispielsweise auf instabile, handcodierte Regeln zu verlassen, können Chatbots nun mithilfe von LLMs wie Claude von Anthropic freie Konversationen führen. Die leistungsstarken Fähigkeiten von LLMs beruhen auf drei zentralen Innovationen:

1. Datenumfang: LLMs werden auf Korpora im Internet-Maßstab mit Milliarden von Wörtern trainiert, z. B. GPT-3 sah 45 TB Textdaten. Dies bietet eine breite sprachliche Abdeckung.
2. Modellgröße: LLMs wie GPT-3 verfügen über 175 Milliarden Parameter, wodurch sie alle diese Daten aufnehmen können. Eine große Modellkapazität ist der Schlüssel zur Generalisierung.
3. Selbstüberwachung: Anstelle einer kostspieligen menschlichen Kennzeichnung werden LLMs durch selbstüberwachte Ziele trainiert, die „pseudobeschriftete“ Daten aus Rohtext erstellen. Dies ermöglicht ein Vortraining in großem Maßstab.

Wenn Sie das Wissen und die Fähigkeiten zur richtigen Feinabstimmung und Bereitstellung von LLMs beherrschen, können Sie neue NLP-Lösungen und -Produkte entwickeln.

Schlüsselkonzepte für die Anwendung von LLMs

LLMs verfügen zwar sofort über unglaubliche Fähigkeiten, ihre effektive Nutzung für nachgelagerte Aufgaben erfordert jedoch das Verständnis von Schlüsselkonzepten wie Aufforderung, Einbettung, Aufmerksamkeit und semantischem Abruf.

Eingabeaufforderungen Anstelle von Eingaben und Ausgaben werden LLMs über Eingabeaufforderungen gesteuert – kontextbezogene Anweisungen, die eine Aufgabe umrahmen. Um beispielsweise eine Textpassage zusammenzufassen, würden wir Beispiele bereitstellen wie:

„Passage: Zusammenfassung:“

Das Modell generiert dann in seiner Ausgabe eine Zusammenfassung. Für die effektive Steuerung von LLMs ist eine zeitnahe Entwicklung von entscheidender Bedeutung.

Einbettungen

Worteinbettungen stellen Wörter als dichte Vektoren dar, die semantische Bedeutungen kodieren und mathematische Operationen ermöglichen. LLMs nutzen Einbettungen, um den Wortkontext zu verstehen.

Techniken wie Word2Vec und BERT erstellen Einbettungsmodelle, die wiederverwendet werden können. Word2Vec war Vorreiter bei der Verwendung flacher neuronaler Netze zum Erlernen von Einbettungen durch Vorhersage benachbarter Wörter. BERT erzeugt tiefe kontextuelle Einbettungen, indem es Wörter maskiert und sie basierend auf bidirektionalem Kontext vorhersagt.

Jüngste Forschungen haben Einbettungen weiterentwickelt, um mehr semantische Beziehungen zu erfassen. Googles MUM-Modell verwendet den VATT-Transformator, um entitätsbewusste BERT-Einbettungen zu erzeugen. Anthropics Constitutional AI lernt Einbettungen, die auf soziale Kontexte reagieren. Mehrsprachige Modelle wie mT5 erzeugen sprachübergreifende Einbettungen durch Vortraining in über 100 Sprachen gleichzeitig.

Achtung !

Aufmerksamkeitsebenen ermöglichen es LLMs, sich beim Generieren von Text auf den relevanten Kontext zu konzentrieren. Die Selbstaufmerksamkeit mehrerer Köpfe ist der Schlüssel für Transformatoren, die Wortbeziehungen in langen Texten analysieren.

Beispielsweise kann ein Frage-Antwort-Modell lernen, eingegebenen Wörtern, die für das Finden der Antwort relevant sind, höhere Aufmerksamkeitsgewichte zuzuweisen. Visuelle Aufmerksamkeitsmechanismen konzentrieren sich auf relevante Bereiche eines Bildes.

Neuere Varianten wie Sparse Attention verbessern die Effizienz, indem sie redundante Aufmerksamkeitsberechnungen reduzieren. Modelle wie GShard nutzen die Aufmerksamkeit verschiedener Experten für eine höhere Parametereffizienz. Der Universal Transformer führt eine Tiefenwiederholung ein, die die Modellierung längerfristiger Abhängigkeiten ermöglicht.

Das Verständnis von Aufmerksamkeitsinnovationen bietet Einblicke in die Erweiterung der Modellfunktionen.

Abruf

Große Vektordatenbanken, sogenannte semantische Indizes, speichern Einbettungen für eine effiziente Ähnlichkeitssuche in Dokumenten. Retrieval erweitert LLMs, indem es einen großen externen Kontext ermöglicht.

Leistungsstarke Algorithmen für den ungefähren nächsten Nachbarn wie HNSW, LSH und PQ ermöglichen eine schnelle semantische Suche selbst bei Milliarden von Dokumenten. Beispielsweise verwendet Claude LLM von Anthropic HNSW für den Abruf eines Index mit über 500 Millionen Dokumenten.

Der Hybrid-Abruf kombiniert dichte Einbettungen und spärliche Schlüsselwort-Metadaten für eine verbesserte Erinnerung. Modelle wie REALM optimieren Einbettungen direkt für Abrufziele über Dual-Encoder.

Neuere Arbeiten untersuchen auch den modalübergreifenden Abruf zwischen Text, Bildern und Videos unter Verwendung gemeinsamer multimodaler Vektorräume. Die Beherrschung des semantischen Abrufs eröffnet neue Anwendungen wie Multimedia-Suchmaschinen.

Architektonische Muster

Während das Modelltraining komplex bleibt, ist die Anwendung vorab trainierter LLMs mithilfe bewährter Architekturmuster leichter zugänglich:

Textgenerierungspipeline

Nutzen Sie LLMs für generative Textanwendungen über:

1. Schnelle technische Umsetzung der Aufgabe
2. LLM-Erzeugung von Rohtext
3. Sicherheitsfilter zum Erkennen von Problemen
4. Nachbearbeitung zur Formatierung

Beispielsweise würde eine Schreibhilfe für einen Aufsatz eine Eingabeaufforderung verwenden, um das Thema des Aufsatzes zu definieren, Text aus dem LLM generieren, nach Sinnlichkeit filtern und dann die Rechtschreibung der Ausgabe prüfen.

Suchen und Abrufen

Erstellen Sie semantische Suchsysteme durch:

1. Indizieren eines Dokumentenkorpus in einer Vektordatenbank auf Ähnlichkeiten
2. Annehmen von Suchanfragen und Finden relevanter Treffer über die Suche nach ungefähren nächstgelegenen Nachbarn
3. Einspeisen von Treffern als Kontext in ein LLM, um eine Antwort zusammenzufassen und zu synthetisieren

Dadurch wird die Abfrage von Dokumenten in großem Umfang ermöglicht, anstatt sich ausschließlich auf den begrenzten Kontext des LLM zu verlassen.

Multitasking-Lernen

Anstatt einzelne LLM-Spezialisten auszubilden, ermöglichen Multitask-Modelle die Vermittlung mehrerer Fähigkeiten an ein Modell durch:

1. Eingabeaufforderungen, die jede Aufgabe einrahmen
2. Gemeinsame Feinabstimmung über Aufgaben hinweg
3. Hinzufügen von Klassifikatoren zum LLM-Encoder, um Vorhersagen zu treffen

Dies verbessert die Gesamtleistung des Modells und reduziert die Schulungskosten.

Hybride KI-Systeme

Kombiniert die Stärken von LLMs und symbolischerer KI durch:

1. LLMs, die offene Sprachaufgaben bearbeiten
2. Regelbasierte Logik, die Einschränkungen bereitstellt
3. Strukturiertes Wissen in einer KG dargestellt
4. LLM und strukturierte Daten bereichern sich gegenseitig in einem „tugendhaften Kreislauf“

Dies kombiniert die Flexibilität neuronaler Ansätze mit der Robustheit symbolischer Methoden.

Schlüsselqualifikationen für die Anwendung von LLMs

Mit diesen Architekturmustern im Hinterkopf wollen wir uns nun mit den praktischen Fähigkeiten für den Einsatz von LLMs befassen:

Schnelles Engineering

In der Lage zu sein, LLMs effektiv anzusprechen, entscheidet über den Erfolg oder Misserfolg von Anwendungen. Zu den Schlüsselkompetenzen gehören:

• Framing-Aufgaben als Anweisungen und Beispiele in natürlicher Sprache
• Kontrolle der Länge, Spezifität und Stimme der Eingabeaufforderungen
• Iteratives Verfeinern von Eingabeaufforderungen basierend auf Modellausgaben
• Kuratieren von Prompt-Sammlungen rund um Domänen wie den Kundensupport
• Untersuchung der Prinzipien der Mensch-KI-Interaktion

Auffordern ist teils Kunst, teils Wissenschaft – Sie können davon ausgehen, dass Sie sich durch Erfahrung schrittweise verbessern können.

Orchestrierungs-Frameworks

Optimieren Sie die LLM-Anwendungsentwicklung mit Frameworks wie LangChain und Cohere, die es einfach machen, Modelle in Pipelines zu verketten, in Datenquellen zu integrieren und Infrastruktur zu abstrahieren.

LangChain bietet eine modulare Architektur zum Zusammenstellen von Eingabeaufforderungen, Modellen, Vor-/Postprozessoren und Datenkonnektoren in anpassbaren Workflows. Cohere bietet ein Studio zur Automatisierung von LLM-Workflows mit einer GUI, REST API und Python SDK.

Diese Frameworks nutzen Techniken wie:

• Transformer-Sharding zur Aufteilung des Kontexts auf GPUs für lange Sequenzen
• Asynchrone Modellabfragen für hohen Durchsatz
• Caching-Strategien wie „Least Latest“ werden zur Optimierung der Speichernutzung verwendet
• Verteilte Ablaufverfolgung zur Überwachung von Pipeline-Engpässen
• A/B-Test-Frameworks zur Durchführung vergleichender Bewertungen
• Modellversionierung und Release-Management zum Experimentieren
• Skalierung auf Cloud-Plattformen wie AWS SageMaker für elastische Kapazität

AutoML-Tools wie Spell bieten die Optimierung von Eingabeaufforderungen, Hparams und Modellarchitekturen. AI Economist optimiert Preismodelle für den API-Verbrauch.

Auswertung & Überwachung

Die Bewertung der LLM-Leistung ist vor der Bereitstellung von entscheidender Bedeutung:

• Messen Sie die Gesamtqualität der Ausgabe anhand von Genauigkeits-, Flüssigkeits- und Kohärenzmetriken
• Verwenden Sie Benchmarks wie GLUE und SuperGLUE, die NLU/NLG-Datensätze umfassen
• Ermöglichen Sie die menschliche Bewertung über Frameworks wie Scale.com und LionBridge
• Überwachen Sie die Trainingsdynamik mit Tools wie Weights & Biases
• Analysieren Sie das Modellverhalten mithilfe von Techniken wie der LDA-Themenmodellierung
• Suchen Sie mit Bibliotheken wie FairLearn und WhatIfTools nach Vorurteilen
• Führen Sie kontinuierlich Unit-Tests für wichtige Eingabeaufforderungen durch
• Verfolgen Sie reale Modellprotokolle und Abweichungen mit Tools wie WhyLabs
• Wenden Sie gegnerische Tests über Bibliotheken wie TextAttack und Robustness Gym an

Aktuelle Forschungsergebnisse verbessern die Effizienz der menschlichen Bewertung durch ausgewogene Paarungs- und Teilmengenauswahlalgorithmen. Modelle wie DELPHI bekämpfen gegnerische Angriffe mithilfe von Kausalitätsdiagrammen und Gradientenmaskierung. Verantwortungsvolle KI-Tools bleiben ein aktiver Innovationsbereich.

Multimodale Anwendungen

Über den Text hinaus eröffnen LLMs neue Grenzen in der multimodalen Intelligenz:

• Konditionieren Sie LLMs anhand von Bildern, Videos, Sprache und anderen Modalitäten
• Einheitliche multimodale Transformatorarchitekturen
• Cross-modaler Abruf über Medientypen hinweg
• Generieren von Bildunterschriften, visuellen Beschreibungen und Zusammenfassungen
• Multimodale Kohärenz und gesunder Menschenverstand

Dies erweitert LLMs über die Sprache hinaus auf das Denken über die physische Welt.

Zusammenfassend

Große Sprachmodelle stellen eine neue Ära der KI-Fähigkeiten dar. Wenn Sie ihre Schlüsselkonzepte, Architekturmuster und praktischen Fähigkeiten beherrschen, können Sie neue intelligente Produkte und Dienstleistungen entwickeln. LLMs senken die Hürden für die Entwicklung leistungsfähiger natürlichsprachlicher Systeme – mit dem richtigen Fachwissen können Sie diese leistungsstarken Modelle nutzen, um reale Probleme zu lösen.